저는 학부과정 동안 로봇과 제어 분야의 연구 가능성을 체감할 수 있는 다양한 실험과 프로젝트를 수행했습니다.
향후 DGIST에서의 석사연구를 통해 제어 이론과 기계학습 알고리즘을 결합한 새로운 로봇지능 구조를 개발하고, 이를 협동로봇 및 자율기 계시스템에 적용하는 연구를 수행하겠습니다.
저는 그 미래를 구현하기 위해 DGIST에서 새로운 패러다임의 로봇 시스템 연구를 수행하고, 나아가 인공지능 제어의 윤리성과 안정성을 함께 고려하 는 연구자로 성장하겠습니다.
연구의 목적은 로봇이 스스로 학습하고 환경에 적응하여 안정적인 협업이 가능한 지능형 제어 구조를 확립하는 데 있습니다.
이 연구는 로봇제어와 인공지능의 접점에 위치한 융합연구입니다.
특히 DGIST 내 '지능형 메카트로닉스연구실(IML)'은 강화 학습을 포함한 지능형 제어연구와 실험 로봇 플랫폼을 모두 보유하고 있습니다.
향후 연구를 통해 얻은 결과는 단순한 학문적 성취를 넘어, 로봇과 인간이 공존하는 미래 산업의 핵심 기술로 발전시키고자 합니다.
이 때 얻은 경험은 이후 제가 추진한 강화 학습 기반 로봇제어 연구로 이어졌습니다.

저는 DGIST의 융합연구 환경에서 이런 기술을 깊이 있게 탐구하며, 실질적인 문제 해결로 이어지는 연구를 수행하고 싶습니다.
IML의 비선형 제어와 강화 학습 기반 로봇 최적 제어 연구는 제가 학부에서 수행했던 모션 제어 실험의 연장선에 있으며, HRIL의 인간-로봇 상호작용 실험 환경은 제가 목표로 하는 인간 중심 협동로봇 연구와 정확히 맞닿아 있습니다.
향후 DGIST에서의 석사연구를 통해 제어 이론과 기계학습 알고리즘을 결합한 새로운 로봇지능 구조를 개발하고, 이를 협동로봇 및 자율기 계시스템에 적용하는 연구를 수행하겠습니다.
미래의 로봇은 인간의 지시를 수행하는 도구가 아니라, 함께 사고하고 일하는 '지능형 동반자'가 될 것입니다.
저는 그 미래를 구현하기 위해 DGIST에서 새로운 패러다임의 로봇 시스템 연구를 수행하고, 나아가 인공지능 제어의 윤리성과 안정성을 함께 고려하 는 연구자로 성장하겠습니다.
제가 수행하고자 하는 연구의 주제는 "강화 학습 기반협동로봇의 동적제어 및 작업 최적화"입니다.
저는 이를 해결하기 위해 강화 학습과 비선형 제어 이론을 융합한 실시간 최적 제어 시스템을 개발하고자 합니다.
연구의 목적은 로봇이 스스로 학습하고 환경에 적응하여 안정적인 협업이 가능한 지능형 제어 구조를 확립하는 데 있습니다.
1단계 : 시뮬레이션 환경 구축 및 기본제어 알고리즘 개발. MATLAB/Sim ul ink기반 환경에서 기존 PID 및 비선형 제어모델을 구현하여 기준 성능을 확보합니다.
2단계 : 강화 학습 알고리즘 설계.DDPG(DeepD eterministicPolicyGradient) 기반 제어기를 설계하여 연속 동작제어를 학습시키고, 실제 모터 응답을 반영한 시뮬레이션으로 안정성을 평가합니다.
4단계 : 실제 로봇 플랫폼 적용 및 검증. 협동로봇 매니퓰레이터를 활용해 산업환경과 유사한 실험을 수행하며, 인간의 위치 및 속도 데이터를 반영한 협업 시나리오에서 안전성과 효율성을 평가합니다.
단순한 알고리즘 개발에 그치지 않고, 물리적 시스템에 실제로 적용하여 결과를 검증하는 것이 핵심입니다.
궁극적으로는 DGIST에서의 연구를 발판으로 국 내 로봇제어 기술의 자립과 지능형 시스템의 국제 경쟁력 강화에 이바지하겠습니다.
이 때 얻은 경험은 이후 제가 추진한 강화 학습 기반 로봇제어 연구로 이어졌습니다.
그 중 가장 기억에 남는 것은 로봇공학 학회 학부생 운영팀에서의 협력갈등 해결 경험, 그리고 공학캠프 멘토 봉사활동에서 겪은 소통의 도전입니다.
첫 번째 경험은 학과로봇공학학회의 운영팀장을 맡았을 때의 일입니다.
당시 학회에서는 매년 학생 주도연구 경진대회를 열었는데, 실험장비와 예산 배분을 둘러싸고 팀간 갈등이 발생했습니다.
우선 각 팀의 연구 목적과 장비 필요성을 수치화하여 정리했고, 실험장비의 사용 시간과 소모품 비용을 데이터로 비교했습니다.
이 경험을 통해 저는 갈등의 해결은 설득이 아니라 근거와 신뢰의 축적과정이라는 사실을 배웠습니다.
세 번째 경험은 학과 실험조교로 근무하던 중 실험장비 고장 문제를 해결했던 일입니다.

[hwp/pdf]DGIST 로봇 및 기계전자공학 연구계획서